矿山开采深度的不断增加，使得水文地质条件变得更加复杂多变，矿山突水时刻威胁着矿山的安全生产，因此对于矿山水害的预测与清除越来越受到重视。本文在大量阅读大量国内外参考文献的基础上，采用新兴的蚁群算法，GIS空间数据库和3D可视化技术，结合矿山自身的水文地质条件，构建基于蚁群算法的矿山水害3D可视化算法，以期能够更加直观有效预测矿山水害的发生路径。　　本文主要做了如下工作:首先对从形成矿山突水的地质条件进行定量分析，包括从煤层的裂隙发育，形成突水的导水通道，岩石岩性的渗透系数及孔隙大小。然后对选定的区域，结合该区域的地质资料，进行栅格化处理，划分成各个小单元，作为蚁群算法程序的模拟地图。其次对井下空间建立实体数据库，便于蚁群算法实施过程中调用相关数据。根据地质资料提取构成水害的水文数据，运用已有的区域矿井图，与数字化的水害水源位置进行关联，将各种因素转换为蚁群算法中的信息素，便于蚁群算法在突水中的应用。最后在蚁群算程序中遍历各项水害数据，以此判断对井下采掘工作面、巷道及其附属设施是否构成威胁，最后利用3D可视化技术对整个过程进行展示，使预测过程更加形象直观。